Potential Ways to Address Shortage Situations of <sup>99</sup>Mo/<sup>99m</sup>Tc
Notice bibliographique
Résumé
99mTc, the most common radioisotope used in nuclear medicine, is produced in a nuclear reactor from the decay of 99Mo. There are only a few aging nuclear reactors around the world that produce 99Mo, and one of the major contributors, the National Research Universal (Canada), ceased production on October 31, 2016. The National Research Universal produced approximately 40% of the world’s 99Mo supply, so with its shut down, shortages of 99Mo/99mTc are expected. Methods: Nuclear pharmacies and nuclear medicine departments throughout the United States were contacted and asked to provide their strategies for coping with a shortage of 99Mo/99mTc. Each of these strategies was evaluated on the basis of its effectiveness for conserving 99mTc while still meeting the needs of the patients. Results: From the responses, the following 6 categories of strategies, in order of importance, were compiled: contractual agreements with commercial nuclear pharmacies, alternative imaging protocols, changes in imaging schedules, software use, generator management, and reduction of ordered doses or elimination of backup doses. Conclusion: The supply chain of 99Mo/99mTc is quite fragile; therefore, being aware of the most appropriate coping strategies is crucial. It is essential to build a strong collaboration between the nuclear pharmacy and nuclear medicine department during a shortage situation. With both nuclear medicine departments and nuclear pharmacies implementing viable strategies, such as the ones proposed, the amount of 99mTc available during a shortage situation can be maximized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».